Una desconexión persistente entre la modelización del tráfico y la modelización de emisiones ambientales, derivada de su evolución disciplinaria independiente, sigue obstaculizando la integración precisa de la dinámica del tráfico en la predicción de emisiones. Este desajuste resulta frecuentemente en inconsistencias en los resultados de simulación y limita la fiabilidad de las evaluaciones ambientales basadas en el tráfico. Desde la perspectiva de la ingeniería del tráfico, es esencial que los modelos de emisiones reflejen de manera más precisa el comportamiento real de los vehículos y las complejidades de las condiciones dinámicas del tráfico. Al abordar esta brecha, el presente estudio ofrece una revisión integral y crítica de la integración entre la dinámica del tráfico y la modelización de emisiones a través de escalas macro, meso y micro. Los modelos de emisiones se clasifican sistemáticamente en cuatro categorías: basados en ciclos de conducción, basados en matrices de velocidad-aceleración, basados en potencia del motor y basados en potencia específica del vehículo, y se evalúan en términos de su capacidad de respuesta a entradas de tráfico dinámico. Además, la revisión destaca los desafíos emergentes asociados con vehículos conectados y autónomos y técnicas de modelización impulsadas por IA, subrayando la urgente necesidad de marcos de modelización modulares y adaptables en tiempo real. A través de un examen detallado de los requisitos de parámetros, problemas de integración de datos y desafíos de validación, este estudio proporciona perspectivas estructuradas para guiar el desarrollo de modelos de emisiones científicamente robustos y operativamente relevantes, adaptados a las demandas de sistemas de transporte cada vez más complejos e inteligentes.